推理大模型的测试时扩展：推理范式、评测与可复现性

论文将推理大模型的测试时扩展统一表述为自回归模型隐式前缀树上的预算化推理，并区分单轨迹顺序扩展、叶节点候选聚合与前缀级搜索三种范式。作者提出同时报告完整推理系统性能、候选库诊断、算力与不确定性，并说明精确回放和分布可复现所需材料；摘要还称将发布逾20亿条完整推理轨迹。